데이터 이상치 탐지의 다섯 가지 핵심 접근법 비교

데이터 분석에서 이상치는 모델의 성능을 심각하게 저하시킬 수 있다. KDnuggets의 글은 다섯 가지 주요 접근법을 제시하며 각 방법의 원리와 파이썬 예제를 통해 실무 적용 방법을 보여준다. 먼저 Z-스코어는 평균과 표준편차를 바탕으로 벗어난 포인트를 찾지만 정규성 가정에 의존하고 극단값에 민감하다. 다음으로 IQR은 Q1과 Q3 사이의 간격을 이용해 1.5배의 IQR 밖에 위치한 값을 이상치로 간주하므로 비정규 분포에서도 비교적 안정적이다. 세 번째로 Isolation Forests는 다차원 데이터에서 트리 기반으로 이상치를 격리하는 비지도 학습 기법으로, 데이터 구조에 관계없이 탐지가 가능하다. 네 번째로 MAD는 중앙값 기반의 강건한 지표를 통해 이상치를 탐지하며, 일반적으로 1차원 데이터에 적합하다. 다섯 번째로 DBSCAN은 밀도 기반으로 이상치를 노이즈로 간주하는 방식으로 다양한 차원의 데이터에 적용할 수 있다. 실무에서는 데이터 특성에 맞춰 이들 방법을 적절히 조합해 사용하는 것이 좋으며, 파라미터 조정에 따른 민감도 차이를 염두에 두어야 한다.